進行的。 由於假設檢驗的回歸方程都是一元線性回歸，因此對回歸系數的顯著性檢驗與對回歸方程的顯著性檢驗一 ...

目 錄 1. σ2 的估計 2. 回歸方程的顯著性檢驗 　　t 檢驗（回歸系數的檢驗） 　　F 檢驗（回歸方程的檢驗） 　　相關系數的顯著性檢驗 　　樣本決定系數 　　三種檢驗的關系 一、σ2 的估計 　　因為假設檢驗以及構造與回歸模型有關的區間估計都需要σ2的估計量，所以先 ...

3.6 多元線性回歸的區間估計 3.6.1 回歸系數的置信區間 當我們有了參數向量 \(\bm{\beta}\) 的估計量 \(\hat{\bm{\beta}}\) 時，需構造 \(\beta_j\) 的一個區間——以 \(\hat{\beta}_j\) 為中心的區間，該區間以一定概率包含 ...

3.1 多元線性回歸模型 在許多實際問題中，一元線性回歸只不過是回歸分析中的一個特例，我們還需要進一步討論多元線性回歸問題。 3.1.1 多元線性回歸模型的一般形式 設隨機變量 \(y\) 與一般變量 \(x_1\)，\(x_2\)，\(\cdots\)，\(x_p\) 的多元線性 ...

https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理論推導   機器學習所針對的問題有兩種：一種是回歸，一種是分類。回歸是解決連續數據的預測問題，而分類是解決離散數據的預測問題。線性回歸是一個典型的回歸問題。其實我們在中學時期就接觸 ...

3.2 回歸參數的估計 與一元線性回歸類似，我們需要對回歸參數進行估計。估計的方法一般有兩種，最小二乘估計和最大似然估計。 3.2.1 回歸參數的普通最小二乘估計 多元線性回歸方程未知參數 \(\beta_0\)，\(\beta_1\)，\(\cdots\)，\(\beta_p ...

【回歸分析】[5]--多元線性回歸對參數的F檢驗 目標：為了檢驗 (a).多個系數同時為0 (b).系數相等 ...

3.5 中心化和標准化 在多元線性回歸中，由於涉及多個自變量，自變量單位往往不同，給利用回歸方程進行結構分析帶來一些困難。由於有時多元回歸涉及的數據量很大，可能因為舍入誤差而使計算結果不理想。因此，對原始數據進行處理，避免較大的誤差是有實際意義的。 產生舍入誤差有兩個主要原因：一是在回歸分析 ...